Python 熊猫日期范围，结束卡格

长期读者，第一个问题，对熊猫来说是新的，希望这个问题有意义！ 我有一个数据帧df，索引如下：

In [151]: df.index
Out[151]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-08-04, ..., 2040-08-04]
Length: 37, Freq: None, Timezone: None

问题是最后一个季度是2040-06-30，而不是2040-09-30。

---

所以

date\u range

中的end关键字显然设置了

df.index[len（df）-1]

之前的季度，有没有办法告诉

date range

使用以下季度？

在调用

date\u range

时尝试

closed='right'

。不幸的是：

在[38]：pd.DataFrame（index=pd.date\u range）中（start='2014-04-08'，end='2040-08-04'，freq='Q'））.tail（）Out[38]：空数据帧列：[索引：[2039-06-30 00:00:00:00，2039-09-30 00:00:00，2039-12-31 00:00:00:00，2040-03-31 00:00:00，2040-06-30 00:00:00:00][5行x 0列]在[40]：pd.DataFrame（索引=pd.date u范围（start='2014-04-08'，end='2040-08-08-08'，freq'，tail='Q''：空数据帧列：[索引：[2039-06-30 00:00:00，2039-09-30 00:00:00，2039-12-31 00:00:00，2040-03-31 00:00:00，2040-06-30 00:00:00]

pd.date\u范围（start=df.Index[0]，end=df.Index[len（df）-1]+pd.datetools.quartend（1），freq'）

就是我想到的，想知道是否有更简单的方法，比如根据结束和开始关键字严格包括在内，我认为这是一个好的解决方案，因为

date\u range

永远不会返回开始/结束日期以外的值（在您的示例中就是这样）

In [163]: dfm=pd.DataFrame(index=pd.date_range(start=df.index[0],end=df.index[len(df)-1],freq='Q'))

In [164]: dfs=pd.concat([df,dfm]).sort()

In [165]: dfs.tail()
Out[165]: 
                        NPV
2040-03-31              NaN
2040-06-30              NaN
2040-07-30  31977750.393512
2040-08-04  30000000.000000
2040-08-04  30000000.000000

[5 rows x 1 columns]